一、问题1、图数据在现实生活中，很多的数据都是以图的形式存在，像社交网络，知识谱药物和新材料等，图神经网络也被广泛的应用于多个场景，如推荐系统，异常检测，药物以及蛋白质结构预测等。首先我们来对最常见图卷积神经网络做一个简单的回顾，从公式上来看，GCN的表达形式与传统的深度神经网络区别在于多了含自环的度矩阵和邻接矩阵，也就是增加了聚合邻居节点特征的一个过程。因此在GCN的每一层包含两个操作，propagation操作用来聚合邻居的信息，transformation操作用来做变换。如果公式中的A矩阵是单位矩阵或者删去图里所有的边，那么GCN此时就退化成了MLP。2、图神经网络GCN的性能优于MLP
